STIB-MIVB
Yuma en STIB-MIVB
Openbaar vervoer is de levensader van elke grote stad, en Brussel vormt daarop geen uitzondering. STIB-MIVB zet meer dan 1.300 voertuigen in, waaronder trams, bussen en metro’s, om de stad in beweging te houden. Elke dag vervoeren die voertuigen een aantal reizigers dat overeenkomt met de volledige bevolking van Brussel. Met zo’n cruciale rol is een efficiënte en betrouwbare traminfrastructuur essentieel.
Storingen aan trams, en met name problemen met de bovenleidingen, kunnen kostbare vertragingen veroorzaken en voor frustratie bij reizigers zorgen. Voor STIB-MIVB vormt dit dan ook een belangrijke uitdaging.
Hoe verbeter je de betrouwbaarheid van trams?
Ondanks het intensieve onderhoud door STIB-MIVB vallen trams ongeveer om de twee weken uit door problemen met de bovenleidingen. Die storingen veroorzaken verkeershinder en ontevreden reizigers en maken duidelijk dat er behoefte is aan een proactiever en efficiënter monitoringsysteem.
Om die uitdaging aan te pakken, stonden enkele duidelijke doelstellingen centraal: mechanische problemen anticiperen en detecteren, een efficiënte monitoringtool ontwikkelen voor het onderhoudsteam en de prestaties en het gebruik van middelen optimaliseren.
Tramonderhoud versterken met AI en visuele mapping
Om dit mogelijk te maken, werkte Yuma samen met STIB-MIVB en Bagaar aan een innovatief monitoringsysteem op basis van geavanceerde AI-technologie.
We ontwikkelden een AI-oplossing die beelden analyseert om belangrijke punten op de bovenleidingen te detecteren. Zo ontstaat vrijwel in realtime inzicht in de toestand van het netwerk en kunnen potentiële problemen snel worden geïdentificeerd.
De oplossing omvat daarnaast een geavanceerd visueel platform dat de verzamelde data rechtstreeks projecteert op een dynamische kaart van Brussel. Via deze visuele interface kan het onderhoudsteam dagelijks eenvoudig en efficiënt problemen opsporen en analyseren, waardoor het tramnetwerk veel gerichter kan worden gemonitord.
Om het onderhoud verder te ondersteunen, bevat het systeem automatische alarmen en waarschuwingen. Hierdoor kan het onderhoudsteam afwijkingen snel detecteren en preventief onderhoud uitvoeren aan trams en bovenleidingen. Door problemen aan te pakken voordat ze escaleren, wordt het risico op grote verstoringen beperkt en kan het netwerk betrouwbaarder blijven functioneren.
De AI-oplossing die Yuma voor STIB-MIVB ontwikkelde, betekent een belangrijke stap vooruit in het beheer van het openbaar vervoer. Door datamanagement te combineren met AI-gestuurde analyse van videobeelden ontstond een monitoringsysteem dat het tramnetwerk vrijwel in realtime opvolgt.
Het project ondersteunt het onderhoudsteam in de dagelijkse werking en helpt tegelijkertijd de betrouwbaarheid en efficiëntie te waarborgen van een netwerk waarop elke dag talloze reizigers vertrouwen.
